Sensores cada vez más inteligentes

Desde los dispositivos inteligentes hasta la Inteligencia Artificial (IA) en las fábricas, el debate sobre la implementación del IIoT y la Industria 4.0 es cada vez más intenso. Sobre todo, como resultado de una mejor capacidad de procesamiento, de la disponibilidad de cantidades crecientes de datos, un mayor uso de sensores IoT y la introducción de la Inteligencia Artificial en las fábricas.

Los sensores inteligentes, junto con los controles de máquinas dotados con algoritmos adaptativos, ofrecen un enorme potencial para futuros desarrollos, como el mantenimiento predictivo y la producción en red eficiente, necesarios para la Industria 4.0. En este contexto, las compañías manufactureras se están dando cuenta de que estos avances les dan la oportunidad de mejorar la eficiencia general de los equipos (OEE), reducir costes e incrementar la productividad.

Más del 80% de los proyectos IoT empresariales incluirán un componente de IA en 2022, frente al 10% actual, según Gartner. El Internet de las Cosas trata de dispositivos conectados que responden a las circunstancias, tomando como base los datos que ellos mismos han recogido. Sin embargo, sin una forma eficiente de interpretarlos y de definir las acciones, los sensores solo recogen información que no puede usarse.

Al implementar sensores inteligentes para IIoT o Industria 4.0, muchos fabricantes están limitados por la falta de estandarización de la arquitectura de sistema de su infraestructura existente, maquinaria y planta. Por lo tanto, definir un proceso o un punto de partida para la implementación puede suponer todo un desafío. Aquí te dejamos 5 consejos para ayudarte a empezar.

Uno de los mayores retos de los fabricantes es que no saben qué problema quieren resolver. Y es que ¿cómo puedes definir el problema sin información? La solución es empezar por recoger y limpiar los datos. A partir de ellos, podrás obtener información, visualizarla e identificar las áreas de mejora.

Las máquinas de una fábrica son una fuente potencial de datos valiosos. Pero ¿cómo pueden los usuarios acceder y analizar los datos proporcionados por una máquina? ¿Cómo puede una fábrica sacar el máximo partido de estos datos? Pregúntate a ti mismo, ¿tengo suficientes datos? ¿Cuáles son los más relevantes y cómo serán usados? Y, ¿cuánto costará la infraestructura?

Uno de los primeros pasos que recomendamos a los fabricantes que están empezando su camino hacia la Industria 4.0 es implementar un sistema que les permita monitorizar la efectividad de la maquinaria y de la planta. Este tipo de soluciones pueden usarse para monitorizar la productividad y la inactividad. Aunque son relativamente simples y asequibles, estos sistemas proporcionan información valiosa a nivel de línea y permiten tomar decisiones más informadas sobre posibles áreas de inversión.

Al crear la fábrica del futuro es fundamental conseguir los datos adecuados de la base del proceso de producción. La comunicación en tiempo real hacia y desde los dispositivos de nivel de campo, por ejemplo, protocolos estándares como IO-Link, permitiendo a sensores y actuadores intercambiar datos con el control de la máquina.

Se establece una comunicación bidireccional que permite que los parámetros puedan transferirse desde el control hasta los dispositivos y que pueda leerse el estado. Los sensores y actuadores son capaces de comunicar mucho más que simples señales de encendido y apagado o rangos analógicos. Pueden proporcionar información avanzada de estado y diagnóstico comunicándose con el control acerca de su rendimiento. Más aún, el control también puede cambiar los parámetros del sensor, creando lo último en producción flexible.

Una vez hayas establecido la comunicación en tiempo real entre los dispositivos, los de campo pueden monitorizarse y corregirse antes de que fallen y causen un parón de línea. Por ejemplo, si una lente de sensor fotoeléctrico está acumulando suciedad, el sensor puede activar una alarma a través de IO-Link y avisar al operario de que debe limpiarlo antes de que el sensor deje de funcionar. Así, monitorizando continuamente cada sensor, pueden realizarse acciones correctivas antes de que el dispositivo falle. Además, pueden programarse estas acciones durante épocas más tranquilas para minimizar su impacto en la productividad.

La Inteligencia Artificial en el Edge desbloquea otro nivel de mantenimiento predictivo, ya que permite a las compañías recoger, procesar y reaccionar a datos recopilados a nivel de línea en tiempo real. En este enfoque, es la máquina quien recoge todos los datos. Aunque el alcance de éstos sigue siendo relativamente grande, las organizaciones necesitan menos recursos en términos de hardware, infraestructura de comunicación o capacidad de procesamiento a nivel empresarial.

Las últimas soluciones de Omron

Recientemente, Omron ha lanzado un total de 2.512 modelos con características IoT de sus DC 3-Wire E2E NEXT Series Proximity Sensors, los sensores con las mayores distancias de detección del mundo. Estos sensores reducen a un tercio los riesgos de parones repentinos de las instalaciones. Además, detectan señales de temperaturas y los notifican a los usuarios a través de la red. En definitiva, ayudan a mejorar los ratios de operación de las instalaciones evitando parones imprevistos y reduciendo la inactividad.

Omron también cuenta con un control de máquina con capacidad IA que opera en el Edge y que permite el mantenimiento predictivo en tiempo real. Además de un tiempo de respuesta ante fallos potenciales de microsegundo, esta opción hace más fácil controlar las posibles amenazas de seguridad ligadas al uso de IA que las opciones cloud.